网络化空间分布式系统中量化预测控制策略

本文探讨了一种基于网络的时空分布式系统（Spatially Distributed Systems, SDS）预测控制策略，特别关注了在网络环境中对控制输入进行量化的问题。与传统的关注点集中在集中式控制系统不同，该研究将空间和时间维度结合，将复杂的空间控制问题转化为单一的时间尺度问题。通过这种方法，设计了一个鲁棒模型预测控制器（Robust Model Predictive Controller, RMPC），旨在解决在分布式系统中因网络传输、采样间隔和量化引起的控制问题。 首先，作者回顾了过去十年关于网络控制策略的研究，大部分集中在处理如通信延迟、采样不一致性以及量化误差等挑战，这些主要针对的是集总参数系统（Lumped Parameter Systems, LPS）。然而，随着通信技术的发展，网络控制也被应用于更复杂的SDS，这需要考虑更多动态因素和环境变化。 在提出的策略中，关键在于将控制问题分解为一个时间序列模型，这使得控制设计过程更加简化。通过这个转化，控制输入的量化问题被纳入到一个带有分段不确定性（Sector Bounds Uncertainties）的鲁棒控制框架内，这允许在面对网络不确定性时提供稳健且高效的解决方案。这种方法的优势在于能够保证在实际网络环境中，即使存在量化误差，也能维持系统的稳定性和性能。 为了验证该方法的有效性，研究者构建了一个基于典型SDS的网络控制问题实例，通过实际应用展示了所提策略在处理量化控制方面的优越性。这种量化控制策略不仅适应于SDS的特性，还能有效地应对网络环境中的实时性和准确性要求，为分布式系统的设计和优化提供了新的理论支持。 本研究通过网络化方法，创新地将时空分布式系统控制与量化技术相结合，提出了一个有效的预测控制策略，这对于扩展网络控制理论的应用范围，尤其是在处理具有时空动态特性的复杂系统中，具有重要的实践意义。